顾及周期性误差修正的加权平均温度模型构建

针对目前多数大气加权平均温度(Tm)模型没有考虑季节性影响这一问题,该文首先利用IGRA 2005-2010年全球探空数据,分别建立了各探空站点与地表温度有关的线性Tm模型、与地表水汽压有关的指数Tm模型以及与地表温度和水汽压均有关的混合Tm模型。然后以探空站积分Tm值为参考,对上述3类模型的误差时间序列进行了分析,发现这3种模型均存在周期性误差,并在此基础上构建了考虑周期性误差修正的3类Tm新模型。利用2011-2014年全球探空数据对3类新模型进行精度验证,结果表明:3类Tm新模型的精度相比于原模型均有所提升,模型的周期性误差影响基本得以消除,且3类Tm新模型的精度基本一致。     

背负式移动激光扫描系统测绘大比例尺地形图精度试验研究

将背负式移动激光扫描系统应用在测绘大比例尺地形图中,其扫描精度至关重要。本文利用徕卡Pegasus Backpack对苏州工业园园区测绘地理信息大楼进行扫描,采用Inertial Explorer、Infinity、AoTumatic Processing对点云数据进行预处理,运用RealWorks提取特征点,将特征点在MicroStation V8联图中绘制成1：500地形图。通过与传统方法绘制的1：500地形图相叠合,发现两幅地形图具有很好重合度。对地物检测点精度分析后,得到点位中误差为0.026 m,高程中误差为0.041 m。研究结果表明徕卡Pegasus Backpack满足1：500地形图测量精度要求。     

遥感影像并行处理的数据划分及其路径优化算法

研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。     

中纬全站仪GSI数据生成CASS9.1绘图坐标文件编程设计

利用全站仪测量碎部点是目前1∶500数字地籍碎部测量主要的作业方法。为了节省外业设站、定向时间,提高作业效率,可通过中纬全站仪采集测站点到碎部点的距离与角度等数据(下文称GSI数据),再用Visual Basic 6.0编写程序,根据测站点坐标及GSI数据生成CASS9.1绘图坐标文件。相关测量实例证明了上述编程可达到预期效果。     

浮动车数据的混合修复方法

针对浮动车数据出现的丢失、错误及冗余现象,结合均值统计与地图匹配,提出一种浮动车数据混合修复方法。基于此方法,构建了浮动车数据筛选及修复流程,较好地实现了对浮动车数据的有效筛选及修复,并对浮动车数据混合修复方法进行了验证,证明该方法具有可行性和有效性。     

基于光能利用率模型的玉米遥感估产研究

农作物长势监测和产量预测对于国家制定相关粮食政策、农业发展等都具有重要的意义,如何获得高效、宏观、精确的估产方法一直是学者关注的重点问题。以吉林省德惠市的玉米作为研究对象,利用光能利用率模型对玉米进行产量估算的研究,并且使用空间数据插值方法中的反距离权重法获得了每月平均温度数据的格网数据。通过玉米的净初级生产力NPP的累计值以及玉米的收获指数来获得最终的玉米产量值,利用验证点实测产量值与估算值的相关性和相对误差进行精度验证,相关系数R^2为0.649 9,平均相对误差值为1.676%,证明基于光能利用率模型的玉米估产在研究区具有一定的可行性。     

分组并行的交叠式Allan方差快速算法

针对标准式Allan方差计算效率低、稳定性差的问题,该文构建了一种局部交叠的快速Allan方差算法.该算法采用分组并行运算的方法,通过局部的交叠式处理,得到指数变步长的数据簇.然后利用标准Allan方差公式获得对应数据簇的Allan方差值,最后绘制双对数曲线分析误差类型与大小.仿真与实测结果表明:与标准式Allan方差相比较,该算法不仅能够更精确地分离和计算噪声系数,而且大幅度提高了解算效率,长度为720 000个样本点的数据解算时长从26.71 min 降低到0.35 s.     

利用高分影像和珞珈一号数据进行住房空置率高精度空间估算

本文主要利用珞珈一号夜间灯光数据和高分遥感影像数据,提出了一种对研究区按建成区高层区、建成区低层区和非建成区住房进行空置率分区块估算的方法,采用夜晚实地记录的方法对估算结果进行精度检验,并通过LISA聚集图分析其空间聚集情况.表明结果:①研究区整体住房空置率为17.88％,均方根误差为0.14,其中非建成区的住房空置率...     

数据驱动的蒸散发遥感反演方法及产品研究进展

蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。     

基于数据仓库的数据开采技术及其在防洪调度智能决策支持系统（FCDIDSS）中的应用

通过论述基本数据仓库的数据开采技术，以及建立FCDIDSS实验数据仓库系统，探讨了数据开采技术在FCDIDSS中的应用，通过实例进行了经验公式发现（数据开采）。